「风险认知」共找到 781 篇相关文章
我把斯坦福最火的一门课,做成了Prompt来帮我设计人生。
作者受《人生设计课》启发,将课程内容做成Prompt借助Claude辅助设计人生。此Prompt分四阶段,经多轮对话生成蓝图,含现状、问题、计划等,还提及原型行动和失败免疫,多位同事使用后有新感悟。
近 2w Star,隐私优先,打工人新选择!
云端AI会议工具存数据泄露风险,Meetily项目主打100%本地处理,解决隐私短板。它是开源AI会议助手,能实时转录音频、区分说话人、生成摘要,数据不离开设备,在GitHub获近2万Star。
独家对话大晓机器人陶大程:具身机器人大脑,不必装下整个世界|甲子光年
甲子光年独家对话大晓机器人陶大程,探讨具身机器人大脑。陶大程提出控制充分状态,大晓用Kairos模型回应世界模型问题,强调行动后果建模,还谈了数据处理、技术风险及应用场景等。
《航空学报》综述 | 飞行器结构动载荷特征、测量及识别技术
东南大学费庆国教授等发表综述,系统梳理飞行器结构动载荷从特征认知、响应测量到载荷识别的技术进展,分析典型位置载荷特征,总结测量技术,回顾识别方法,探讨挑战与未来趋势。
全国首部“AI生成内容合规”标准,现公开征集起草单位和个人
随着AIGC转向产业落地,监管对生成内容管控成趋势,AI生成内容风险也凸显。全国首个AI生成内容合规团体标准《人工智能生成内容合规管理指南》应运而生,现公开征集起草单位和个人。
MoE不够看了,腾讯推出MoT:2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型,含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中,MoT - 2B获16项最佳,其架构、数据和训练有创新,能应用于机器人控制。
Strix AI驱动的漏洞动态验证能力分析
传统SAST工具只能发现‘可能有问题的代码’,无法确认漏洞是否可被利用,导致高误报率。Strix采用‘静态分析 + 动态验证’的混合模式,先定位可疑点,再对漏洞进行真实攻击验证,显著降低误报率。
万字实录:AI究竟是普通人的“印钞机”,还是更狠的「收割机」?| GAIR Live 021
雷峰网&AI科技评论邀三位老师探讨“AI大模型金融应用的机遇与挑战”。以Trading Arena大赛为例,分析大模型在金融投资应用,指出打造强逻辑推理“大脑”是金融应用关键,也提及Agent局限与“黑天鹅”预判路径等。
OpenAI这招太狠!AI从「躲猫猫」到「自爆黑料」,主打一个坦白
随着AI进入高风险场景,透明、安全变得重要。OpenAI提出「忏悔机制」,让模型回答后产出自我坦白报告,不影响主回答评分,只考察诚实,能提升不良行为可见性,目前仍处概念验证阶段。
Anthropic 哲学家首次 AMA:关于 AI 哲学与伦理边界
Anthropic的哲学家Amanda Askell在首次AMA中,就AI哲学与伦理边界等诸多问题作答,涉及AI道德决策、模型特点、理论与实践、模型福祉等内容,还谈及对各类问题的看法及解决思路。